文章通过一张图展示AI Agent的五层架构：Prompt提示词、LLM大模型、Memory知识库、Planning任务规划和Action行动执行。这五个模块协同工作，形成从用户输入到任务完成的闭环机制，使Agent具备自主性、适应性和学习能力。真正的AI Agent是系统工程，需设计清晰的任务边界和合理的交互流程。

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一张图看懂AI Agent的工作原理：

从Prompt到Action，真正的智能体是如何“思考”和“行动”的？

最近，很多团队都在做AI Agent，但当你问他们：“它到底是怎么工作的？”
得到的回答往往是：模型+工具调用。

这就像说汽车=发动机+轮子，听起来没错，却忽略了内部的传动结构与控制系统。

今天，我们用一张图，带你拆解一个真正意义上的AI Agent是如何运转的——
从用户一句话，到自动完成复杂任务，背后的五大核心模块是如何协同工作的。

图解：AI Agent 的五层架构

这张图展示了Agent的五大核心组件及其数据流动路径：

[ Prompt提示词 ] → [ LLM大模型 ] → [ Memory知识库 ] → [ Planning任务规划 ] → [ Action行动执行 ]

下面我们逐层剖析。

第一层：Prompt提示词 —— “用户说了什么？”

这是整个流程的起点。
用户输入一句自然语言指令，比如：

“帮我找一家杭州人气最高的火锅店，离地铁站近，人均150以内。”

Agent的第一步是理解这句话中的：

• 范围：杭州
• 方式：找火锅店
• 约束条件：人气高、靠近地铁、人均≤150

📌 产品设计关键点：

• 提示词不能只依赖“通用模板”，需支持动态变量注入
• 可通过意图识别+槽位抽取技术提取关键要素
• 需具备容错能力（如用户说“附近”而非“地铁站”）
• 建议：在产品中设置“需求澄清对话”，避免直接执行错误任务。

第二层：LLM大模型 —— “我能做什么？”

LLM是Agent的“大脑”，负责：

• 理解用户意图
• 提取关键信息（如地点、价格、品类）
• 选择下一步动作（查地图？调API？还是继续追问？）

例如，当收到“找火锅店”请求时，LLM会判断：

“这是一个地理搜索任务，需要调用大众点评API，参数包括城市、类别、距离、预算。”

📌 产品启示：

• LLM不是万能的，必须配合工具注册表才能准确决策
• 若没有明确的工具描述，LLM可能“乱选”或“胡编”
• 推荐使用函数调用（Function Calling） 或 Tool-Calling API 实现精准控制

第三层：Memory知识库 —— “我知道什么？”

这不是简单的数据库，而是Agent的记忆系统，用于：

• 存储上下文信息（如用户偏好、历史查询）
• 匹配已有知识（如“杭州地铁站分布”、“热门商圈”）
• 支持推理（如“西湖边的餐厅通常更贵”）

例如：

• 用户之前喜欢川味火锅 → 知识库记录“口味偏好：麻辣”
• 当前任务要求“靠近地铁” → 知识库提供“杭州地铁1号线沿线商圈列表”

📌 工程建议：

• 使用RAG（检索增强生成）提升知识获取效率
• 结合向量数据库（如Milvus）实现语义匹配
• 设置记忆生命周期，避免过期信息干扰决策

第四层：Planning任务规划 —— “我该怎么干？”

这是Agent的指挥中心。
它将模糊目标拆解为可执行步骤，并决定执行顺序和工具组合。

以“找火锅店”为例，规划模块可能输出如下计划：

1. 查询“杭州火锅店”列表（调用大众点评API）
2. 过滤“人均≤150”的结果
3. 按“评分”排序，取前5家
4. 查看每家是否靠近地铁站（调用地图API）
5. 输出推荐列表 + 地址 + 电话

📌 产品价值：

• 规划能力决定了Agent能否处理多步骤、跨系统任务
• 若无规划，Agent只能做单次调用，无法应对复杂场景
• 推荐采用树状规划器或思维链（Chain-of-Thought） 技术提升逻辑连贯性

第****五层：Action行动执行 —— “我现在就做！”

这是Agent的“手脚”，负责：

• 调用外部工具（API、RPA、浏览器自动化等）
• 执行具体操作（点击按钮、填写表单、提交订单）
• 获取反馈并返回给上层

例如：

• 调用search_restaurant() API → 返回JSON数据
• 调用map_api() → 获取位置坐标
• 最终生成图文回复：“推荐XX火锅，评分4.8，距地铁站300米”

📌 安全与稳定性设计：

• 所有操作应在沙箱环境中运行
• 敏感操作（如支付、删除文件）需用户二次确认
• 支持任务中断恢复机制（如网络异常后重试）

全流程闭环：从“说”到“做”的跃迁

这张图最核心的价值在于揭示了闭环机制：

用户输入 → Prompt解析 → LLM决策 → Memory补充 → Planning拆解 → Action执行 → 结果反馈 → 回到LLM进行反思与修正

这个循环让Agent具备了：

• 自主性：无需人工干预即可完成任务
• 适应性：可根据环境变化调整策略
• 学习性：积累经验，优化未来表现
• 类比：这就像一个“数字员工”，不仅能听懂你的话，还能自己去查资料、打电话、填表格。

如何评估一个Agent是否“真智能”？

我们可以用这张图作为评估框架，问自己三个问题：

模块	关键问题
Prompt	是否能准确解析模糊需求？
LLM	是否能正确选择工具？
Memory	是否能利用已有知识提升效率？
Planning	是否能拆解复杂任务？
Action	是否能稳定执行并处理异常？

👉 如果某个环节缺失或薄弱，那它很可能只是一个“披着Agent外衣的Chatbot”。

写在最后：Agent不是魔法，而是系统工程

它是五大模块协同作战的复杂系统。

作为AI产品经理，你的任务不是“堆模型”，而是：

• 设计清晰的任务边界
• 构建可靠的工具生态
• 定义合理的交互流程
• 监控系统的鲁棒性与安全性

只有这样，才能做出真正有价值的AI Agent产品。

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（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

一、初阶应用：建立AI基础认知

在第一阶段（10天），重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解，而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI，以及如何将大模型与业务相结合。

主要学习内容：

• 大模型AI的功能与应用场景：探索AI在各个领域的实际应用
• AI智能的起源与进化：深入了解AI如何获得并提升其智能水平
• AI的核心原理与心法：掌握AI技术的核心概念和关键原理
• 大模型应用的业务与技术架构：学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中
• 代码实践：向GPT-3.5注入新知识的示例代码
• 提示工程的重要性与核心思想：理解提示工程在AI应用中的关键作用
• Prompt的构建与指令调优方法：学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优
• 思维链与思维树的应用：掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用
• Prompt攻击与防范策略：了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范
  
  
  、、、

二、中阶应用：深入AI实战开发

在第二阶段（30天），您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库，扩展 AI 的能力，并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

主要学习内容：

• RAG的重要性：理解RAG在AI应用中的关键作用
• 构建基础ChatPDF：动手搭建一个简单的ChatPDF应用
• 检索基础：掌握信息检索的基本概念和原理
• 理解向量表示：深入探讨Embeddings的原理和应用
• 向量数据库与检索技术：学习如何使用向量数据库进行高效检索
• 基于 vector 的 RAG 实现：掌握基于向量的RAG构建方法
• RAG系统的高级扩展：探索RAG系统的进阶知识和技巧
• 混合检索与RAG-Fusion：了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用
• 向量模型的本地部署策略：学习如何在本地环境中部署向量模型
  

三、高阶应用：模型训练

在这个阶段，你将掌握模型训练的核心技术，能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法，并能够进行实际操作。

• 模型训练的意义：理解为什么需要进行模型训练。
• 模型训练的基本概念：学习模型训练的基本术语和概念。
• 求解器与损失函数：了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。
• 神经网络训练实践：通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。
• 训练与微调：掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。
• Transformer结构：了解Transformer的结构和原理。
• 轻量化微调：学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。
• 实验数据集构建：掌握如何构建和准备实验数据集。
  
  

四、专家应用：AI商业应用与创业

在这个阶段，你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识，能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向，成为一名被AI武装的产品经理。

• 硬件选型：学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。
• 全球大模型概览：了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。
• 国产大模型服务：探索国产大模型服务的优势和特点。
• OpenAI代理搭建：学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。
• 热身练习：在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion
• 本地化部署：在个人计算机上运行大型模型
• 私有化部署策略：大型模型的内部部署方法
• 利用 vLLM 进行模型部署：高效部署大型模型的技术
• 案例分析：如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型
• 开源 LLM 项目的全面部署：从零开始部署开源大型语言模型
• 内容安全与合规：确保AI应用的内容安全和合规性
• 算法备案流程：互联网信息服务算法的备案指南
  

通过这些学习内容，您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能，还能够深入理解其高级应用，从而在市场竞争中占据优势。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你无疑是AI领域的佼佼者。然而，即使你只能完成60-70%的内容，你也已经展现出了成为一名大模型AI大师的潜力。

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